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龙图腾网获悉国网黑龙江省电力有限公司;国网黑龙江省电力有限公司鸡西供电公司申请的专利基于大数据填补与聚类的电力系统日前调度方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116245318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310063917.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于大数据填补与聚类的电力系统日前调度方法和系统是由祁峰;王强;魏晓强;白松鹤;张轶平;赫东阳;武文斌设计研发完成，并于2023-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据填补与聚类的电力系统日前调度方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大数据填补与聚类的电力系统日前调度方法和系统，其中方法包括获取电力系统历史负荷数据；采用K‑means聚类对电力系统历史负荷数据进行处理，得到负荷和风光的场景集；根据聚类生成的负荷和风光的场景集对负荷和风光数据进行填补；构建含风光电力系统日前调度模型；根据填补后的负荷和风光数据和粒子群算法对日前调度模型进行求解，得到各可调设备的动作方案。本发明考虑到缺失数据所在场景横向和纵向的对比，恰当地填补缺失值，提高模型的识别效果；提高大量负荷数据的利用率，能够预见负荷特性的时间变化，完善日前调度策略合理性，调度结果满足含新能源电网的发展需求。

本发明授权基于大数据填补与聚类的电力系统日前调度方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据填补与聚类的电力系统日前调度方法，其特征在于，包括： 获取电力系统历史负荷数据； 采用K-means聚类对电力系统历史负荷数据进行处理，得到负荷和风光的场景集； 根据聚类生成的负荷和风光的场景集对负荷和风光数据进行填补； 构建含风光电力系统日前调度模型； 根据填补后的负荷和风光数据和粒子群算法对日前调度模型进行求解，得到各可调设备的动作方案； 所述根据聚类生成的负荷和风光的场景集对负荷和风光数据进行填补，包括： 根据波动互相关分析算法计算相同时间各已知属性电力系统历史负荷数据与缺失属性电力系统历史负荷数据的波动互相关系数； 判断波动互相关系数是否超过比较阈值； 如果是，则保留已知属性电力系统历史负荷数据； 分别计算已知属性和缺失属性的组合权重值； 对含缺失属性的小时进行场景分析，并在电力系统的历史负荷数据中选取H个相似场景的小时；将含缺失属性的小时作为缺失小时；将选取到的H个相似场景的小时作为H个相似小时； 获取缺失属性电力系统历史负荷数据在缺失日期中的时间段； 对每一个相似日期的相同时间段，通过动态时间弯曲距离来计算缺失小时的各已知属性电力系统历史负荷数据与各相似小时的各已知属性电力系统历史负荷数据的相似度； 根据已知属性和缺失属性的组合权重值，使用以下公式计算每个相似场景的缺失属性的综合相似度： 式中：Ch为缺失属性在第h个相似场景中的综合相似度，h＝1,2,…,H；Sm,h为第m个已知属性在第h个相似小时和缺失小时的相似度，m＝1,2,…,M，M为保留下的电力系统历史负荷数据已知属性的数量；wm为已知属性和缺失属性的组合权重值； 获取缺失属性的综合相似度符合阈值范围的场景； 从第c个场景中提取场景时的缺失属性电力系统历史负荷数据作为纵向填充数据； 采用曲线的线性拟合获取第c个场景时的电力系统历史负荷数据作为横向填充数据； 如果否，则舍弃已知属性电力系统历史负荷数据。

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